import torch
print(torch.__version__)
print(torch.__file__)


# kenlm模型（统计模型）
from pycorrector import Corrector

m = Corrector()
# m = Corrector(proper_name_path='./dic.txt')
m.set_custom_word_freq('./dic.txt')
def demo():
    #
    # rr = m.correct_batch(['少先队员因该为老人让坐', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。'])
    # print(rr)
    #
    # # 错误检测
    # tt = '一级域名数：1个，子域名数量：10个，黑白名单个数：20个\n支持HTTP、HTTPS的业务防护（不限于80、8080、443、8443端口），支持针对攻击频繁的恶意IP自动封进，支持防护如SQL注入、命令执行等常见WEB攻击'
    # idx_errors = m.detect(tt)
    # print(idx_errors)
    #

    tt = "项目编号：CHSK2024036,项目名称：四川辰海数科信息技术有限公司国有企业云服务采购项目,评选仁员：李四"
    r = m.correct(tt)
    print(r)
    idx_errors = m.detect(tt)
    print(idx_errors)

# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
    demo()